一、数据类型优化

合适的数据类型以及存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。

通常的标准是：

1.越小越好。一般情况下，在能正确存储数据的前提下，使用最小的数据类型。更小的数据类型意味着更快的速度，以及更小的磁盘空间、内存、CPU占用。

比如：人的年龄，最多三位数字，并且不会是负数，可以使用unsigned tinyint（0-255）。太阳的年龄使用int;

比如：使用timestamp类型要比datetime类型少一半的存储空间

2.简单就好，简单的数据类型操作需要更少的CPU周期。能使用char的就不用varchar，能使用varchar就不用text和blob(不过公司的开发规范当中不推荐让使用blob和text)

3.尽量使用NOT NULL。在设计schema时，尽量指定一个字段的值为NOT NULL，mysql的NULL是占用存储空间的，并且会降低索引的效率

二、索引优化

索引对查询速度的影响大，正确认识索引和创建索引，是数据库性能调优的起点。

一般索引加在where 、join、order by 后面出现的列上。MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引.。在以通配符%和_开头作查询时like是不用索引的。

例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'

而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'

因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。

索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

不要在列上进行运算、使用函数 、以及表达式

select * from users where YEAR(adddate)<2007; 将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成

select * from users where adddate<‘2007-01-01’;

select id from t where num/2=100，也会放弃使用索引，应该改成select id from t where num=100*2

不使用NOT IN和<>操作

对于not in，可以用not exists或者（外联结+判断为空）来代替；

对于<>，用其它相同功能的操作运算代替，如a<>0 改为 a>0 or a<0

最后需要注意的是，索引也不是越多越好。大量的索引除了会占用存储空间外，也会降低insert以及delete的效率。

三、查询优化

1.建立索引，提高查询速度，参考上面内容

2.避免使用or，or语句两边都不能使用索引，且是全表扫描。可使用 union all代替

3.in和not in也要慎用，可使用between和exist代替in

4.避免使用select *  from  tablename  ,用到哪些字段写哪些字段

5.减少大结果集的group by ，group by的字段也要加索引

6.子查询也要慎用，可以尝试join方式